基于多目標的魯棒控制系統(tǒng)設計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、基于多目標的魯棒控制系統(tǒng)設計中，使用傳統(tǒng)方法得到的結果通常具有較大的保守性。本文主要應用遺傳算法，研究基于多目標的魯棒控制系統(tǒng)設計，以得到具有較小保守性的魯棒控制器。 本文首先將遺傳算法與局部優(yōu)化方法相結合，設計了一種新的多目標遺傳算法，即基于降維掃描方法的自適應多目標遺傳算法(DRSA-MOGA)。該算法獨具的適應度函數(shù)標準化方法、基于最優(yōu)。Pareto解集搜索的降維掃描方法和適應度函數(shù)自適應調(diào)整方法提高了算法的全局優(yōu)化性能和

2、局部搜索能力。仿真結果表明，基于降維掃描方法的自適應多目標遺傳算法在不損失解的均勻度的情況下可以達到很高的逼近度。 具有穩(wěn)定極點并滿足時域動態(tài)性能指標的H<,2>/H<,∞>混合多目標問題是多目標控制問題中較難的一種。本文把基于降維掃描方法的自適應多目遺傳算法應用于汽車四輪轉向系統(tǒng)的魯棒控制器設計中，設計出的控制器實現(xiàn)了以下多目標：使系統(tǒng)具有穩(wěn)定極點、滿意的時域動態(tài)性能指標，并使系統(tǒng)的H<,2>/H<,∞>混合指標近似非劣。與用

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